Методи синтезу і агрегування тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного Інтернету речей

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – комп’ютерні системи та компоненти. Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Міністерство освіти і науки України, Харків, 2026. Дисертаційна робота присвячена розробці нових та удосконаленню існуючих методів синтезу і агрегування тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного Інтернету речей (HDIoT). Метою роботи є забезпечення максимального покриття компонентів інтелектуального шлюзу периферійного шару HDIoT при мінімальних часових та ресурсних витратах шляхом розробки комплексу еволюційно-генетичних методів синтезу діагностичних тестів. У дисертаційній роботі отримав подальший розвиток комплекс еволюційно-генетичних методів синтезу тестів компонентів інтелектуального шлюзу, що дозволило покращити покриття несправностей, підвищити керованість процесу генерації тестів, а також сприяло покращенню характеристик тестів. Удосконалено узагальнений метод синтезу тестів компонентів інтелектуального шлюзу периферійного шару HDIoT, що дозволило підвищити ефективність пошуку тестових послідовностей, а також значно зменшити час генерації тестів. Вперше розроблено метод синтезу тестового пулу на основі математичного апарату генетичних алгоритмів, що дозволяє мінімізувати обсяг тестового набору без втрати діагностичної здатності та скоротити час тестування.Thesis for an Academic Degree of the candidate of technical sciences by specialty 05.13.05 – computer systems and components. National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2026. The dissertation work is devoted to the development of new and the improvement of existing methods for the synthesis and aggregation of tests for diagnosing the intelligent gateway of the edge layer of the High-Density Internet of Things (HDIoT). The objective of the work is to ensure maximum coverage of the components of the intelligent gateway of the edge layer of the HDIoT at minimal time and resource costs by developing a complex of evolutionary-genetic methods for the synthesis of diagnostic tests. In the dissertation work, a complex of evolutionary-genetic methods for synthesizing tests for intelligent gateway components was further developed, which allowed for improved fault coverage, increased controllability of the test generation process, and contributed to the improvement of test characteristics. The generalized method for synthesizing tests for the components of the intelligent gateway of the edge layer of the HDIoT was improved, which allowed for increased efficiency in searching for test sequences, as well as a significant reduction in test generation time. For the first time, a method for synthesizing a test pool based on the mathematical apparatus of genetic algorithms was developed, which allows for minimizing the volume of the test set without loss of diagnostic capability and reducing testing time.